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【linux】AMD GPU和NVIDIA GPU驱动安装

2024-08-27

在Linux系统中安装AMD或NVIDIA的GPU驱动程序通常涉及以下步骤。以下是针对AMD和NVIDIA显卡的驱动安装示例代码。

AMD GPU驱动安装（以Ubuntu为例）:

更新系统软件包列表：




sudo apt update

添加AMD官方仓库：




sudo sh -c "wget -O /etc/apt/trusted.gpg.d/amdgpu-archive-keyring.gpg https://www.amd.com/opensource/amd-gpu-archive-keyring.gpg"
sudo sh -c "echo deb [arch=amd64] http://repo.amd.com/amd-linux-20.20-x86_64 main > /etc/apt/sources.list.d/amd-linux.list"

更新软件包列表并安装驱动：




sudo apt update
sudo apt install amdgpu

NVIDIA GPU驱动安装（以Ubuntu为例）:

通过Ubuntu的图形界面或终端安装NVIDIA驱动程序的专有工具：




sudo ubuntu-drivers autoinstall

或者手动下载并安装驱动：




sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-xxx

其中xxx是你想要安装的驱动版本号。

请注意，这些命令可能需要根据您的Linux发行版和具体需求进行调整。如果您使用的是不同的发行版或GPU，您可能需要访问相应的硬件制造商网站或使用其他安装方法。

2023保姆级：深度学习环境在Docker上搭建（基于Linux和WSL）

2024-08-27

以下是一个简化的Dockerfile示例，用于创建一个基于Ubuntu的深度学习环境：




# 使用Ubuntu作为基础镜像
FROM ubuntu:20.04
 
# 安装必要的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    git \
    curl \
    vim
 
# 安装CUDA和cuDNN（如果需要GPU支持）
RUN curl -s https://raw.githubusercontent.com/soumith/cudnn.git/master/cudnn.mk | sed "s/CUDA_PATH/CUDA_PATH=/CUDA_PATH=/CUDA_VERSION=/CUDA_VERSION=/CUDNN_VERSION=/CUDNN_VERSION=/CUDNN_ARCH=/CUDNN_ARCH=/g" | sed "s/^.*CUDNN_VERSION=.*/    CUDNN_VERSION=8/g" | sed "s/^.*CUDA_VERSION=.*/    CUDA_VERSION=11.2/g" | sed "s/^.*CUDA_MAJOR=.*/    CUDA_MAJOR=11/g" | sed "s/^.*CUDA_MINOR=.*/    CUDA_MINOR=0/g" | sed "s/^.*CUDA_DOT=.*/    CUDA_DOT=0/g" | sed "s/^.*CUDA_SRC_DIR=.*/    CUDA_SRC_DIR=NVIDIA-CUDA-11.0-source/g" | sed "s/^.*CUDNN_SRC_DIR=.*/    CUDNN_SRC_DIR=NVIDIA-cuDNN-8.0-source/g" | sed "s/^.*CUDA_DRIVER_VERSION=.*/    CUDA_DRIVER_VERSION=450.51.06/g" | sed "s/^.*CUDA_PKG_VERSION=.*/    CUDA_PKG_VERSION=1-1/g" | sed "s/^.*CUDNN_PKG_VERSION=.*/    CUDNN_PKG_VERSION=8.0.5-1/g" | sed "s/^.*CUDNN_LIB_VERSION=.*/    CUDNN_LIB_VERSION=8/g" | sed "s/^.*CUDNN_MAJOR=.*/    CUDNN_MAJOR=8/g" | sed "s/^.*CUDNN_MINOR=.*/    CUDNN_MINOR=0/g" | sed "s/^.*CUDNN_PATCH=.*/    CUDNN_PATCH=5/g" | sh
 
# 安装深度学习框架
RUN pip3 install --no-cache-dir tensorflow
 
# 设置工作目录
WORKDIR /workspace
 
# 设置容器启动时的默认命令
CMD ["bash"]

这个Dockerfile展示了如何创建一个基于Ubuntu的Docker镜像，并在其中安装了Python3、pip、git、curl和vim等常用软件。同时，它演示了如何使用curl和sed命令来定制化安装CUDA和cuDNN，这对于需要GPU加速的深度学习环境非常有用。最后，它演示了如何使用pip安装TensorFlow这一流行的深度学习框架。

Linux 双击sh脚本运行无反应或一闪而退【已解决】

2024-08-27

解释：

Linux下双击.sh脚本无反应或一闪而退通常是由于文件关联设置不正确或者缺少执行权限。

解决方法：

确保.sh文件有执行权限。可以使用chmod命令添加执行权限：
```
chmod +x your_script.sh
```
确认你的桌面环境支持直接运行.sh文件。如果不支持，你可能需要通过终端手动运行脚本。
如果是双击后一闪而退，可能是因为脚本执行完成后立即关闭了终端。可以在脚本的最后一行添加一个等待输入的命令，例如read，以保持终端开启：
```
#!/bin/bash
# 你的脚本内容
read -p "Press Enter to exit..."
```
确认你的文件管理器（如Nautilus）设置正确，能够识别.sh文件并关联到正确的终端程序。
如果使用的是图形化的文件管理器，可以尝试右键点击.sh文件，选择“以程序方式打开”，然后选择一个终端程序（如gnome-terminal、xterm等）。
如果以上方法都不行，可能需要检查你的系统日志（如/var/log/syslog或使用journalctl命令），查看是否有关于脚本执行的错误信息，根据错误信息进一步排查问题。

kali/linux设置root用户，始终用root权限登陆

2024-08-27

在Kali Linux中，如果你想要始终以root用户登录，你可以编辑/etc/gdm3/custom.conf（如果你使用的是GDM）或者/etc/lightdm/lightdm.conf（如果你使用的是LightDM），添加如下配置：

对于GDM（如果是Kali Linux 2020.1及以后版本）:

打开终端。
输入命令：sudo nano /etc/gdm3/custom.conf。
在[daemon]部分，添加或者修改以下行：




[daemon]
# Uncoment the line below to force the login as the root user
AutomaticLoginEnable = true
AutomaticLogin = root

保存并关闭文件 (Ctrl+X, 然后按 Y 确认保存，接着按回车键)。
重启你的电脑。

对于LightDM（如果你使用的是旧版Kali Linux）:

打开终端。
输入命令：sudo nano /etc/lightdm/lightdm.conf。
在文件中，找到[Seat:*]部分，并添加或修改以下行：




[Seat:*]
autologin-user=root
autologin-user-timeout=0

保存并关闭文件 (Ctrl+X, 然后按 Y 确认保存，接着按回车键)。
重启你的电脑。

请注意，自动登录root用户可能会带来安全风险，因为root用户具有完全的系统权限。确保你了解这些风险，并采取适当的安全措施。

【Linux】详解线程控制之线程创建&线程终止&线程等待&线程分离

2024-08-27




#include <pthread.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
 
void* thread_start(void* arg) {
    printf("新线程运行中...\n");
    // 执行线程的操作...
    return NULL; // 如果有返回值，可以返回指针
}
 
int main() {
    pthread_t thread_id;
    int ret;
 
    // 创建线程
    ret = pthread_create(&thread_id, NULL, thread_start, NULL);
    if (ret != 0) {
        perror("线程创建失败");
        return -1;
    }
 
    // 等待线程结束，获取线程的退出状态
    ret = pthread_join(thread_id, NULL);
    if (ret != 0) {
        perror("等待线程结束失败");
        return -1;
    }
 
    printf("主线程结束\n");
    return 0;
}

这段代码展示了如何在Linux下使用C语言创建一个新线程，并且如何等待这个线程的结束。它首先调用pthread_create创建新线程，然后调用pthread_join来等待新线程结束。如果创建或者等待线程时发生错误，代码会输出错误信息并返回-1。

新建连接字符串实例化EntityFrameworkCore中间件

2024-08-27

在Entity Framework Core中，连接字符串（Connection String）是用于指定如何连接到数据库的字符串。以下是一个使用Entity Framework Core创建数据库连接字符串的示例：




// 引入必要的命名空间
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
using System;
 
// 假设有一个DbContext类
public class MyDbContext : DbContext
{
    // DbContext的构造函数接受连接字符串作为参数
    public MyDbContext(string connectionString) : base(optionsBuilder =>
    {
        optionsBuilder.UseSqlServer(connectionString); // 使用SQL Server提供程序
    })
    {
    }
 
    // DbSet定义等...
}
 
// 创建连接字符串
string connectionString = "Server=(localdb)\\mssqllocaldb;Database=MyDatabase;Trusted_Connection=True;";
 
// 使用连接字符串实例化MyDbContext
using (var context = new MyDbContext(connectionString))
{
    // 进行数据库操作...
}

在这个例子中，我们定义了一个MyDbContext类，它接受一个连接字符串作为构造函数的参数。在创建MyDbContext实例时，我们传递了包含数据库连接信息的字符串。这个字符串被用来配置Entity Framework Core如何与数据库通信。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的应用程序可能需要更复杂的配置和错误处理。

【编程实践】Go Web框架 & 中间件 & 工具库等

2024-08-27




package main
 
import (
    "net/http"
    "github.com/pressly/chi"
    "github.com/rs/cors"
    "github.com/unrolled/render"
)
 
func main() {
    r := chi.NewRouter()
    // 跨域资源共享
    cors := cors.New(cors.Options{
        AllowedOrigins: []string{"*"},
        AllowedMethods: []string{"GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS"},
        AllowedHeaders: []string{"*"},
    })
    r.Use(cors.Handler)
 
    // 初始化渲染器
    ren := render.New()
 
    r.Get("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        ren.JSON(w, http.StatusOK, map[string]string{"message": "Hello, World!"})
    })
 
    http.ListenAndServe(":3000", r)
}

这段代码使用了Go语言的一个轻量级Web框架chi，以及一个用于处理跨源资源共享的中间件cors。同时，使用了一个简单的渲染器来返回JSON格式的响应。这个例子展示了如何在Go语言的Web开发中使用这些工具库来简化常见的开发任务。

为啥nodejs中，中间件不生效的原因...

2024-08-27

原因可能有以下几种：

中间件没有正确安装或导入。
中间件没有正确使用 next() 函数来调用下一个中间件或路由。
中间件被错误地放置在错误的路由或错误的顺序。
中间件中可能存在同步错误或异步代码错误，导致中间件执行异常。
使用了错误的中间件，比如错误地使用了Express的中间件，但是没有使用Express框架。

解决方法：

确保中间件已正确安装并导入。
检查所有中间件，确保每个中间件都在适当的位置调用 next()。
确保中间件的顺序是正确的，确保它们被放置在正确的路由之前或之后。
检查中间件中的代码，确保没有异常发生，所有的异步代码都正确处理了回调或promise。
如果你使用的是Express框架，确保你使用的是正确的中间件，并且你的项目确实是一个Express项目。

在调试时，可以通过打印日志、使用try-catch语句、使用Express的调试工具等方法来帮助定位问题。

docker安装常用的中间件脚本

2024-08-27

以下是一个简化的Dockerfile脚本，用于安装常见的中间件：




# 基于Ubuntu镜像
FROM ubuntu:20.04
 
# 安装必要的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    curl \
    wget \
    unzip \
    vim \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 设置环境变量
ENV LANG C.UTF-8
 
# 安装Python
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 安装Node.js
RUN curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_14.x | bash - \
    && apt-get install -y nodejs
 
# 安装Redis
RUN apt-get update && apt-get install -y redis-server \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 安装MySQL
RUN apt-get update && apt-get install -y mysql-server \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 安装RabbitMQ
RUN apt-get update && apt-get install -y rabbitmq-server \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 安装Memcached
RUN apt-get update && apt-get install -y memcached \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 复制Django项目
COPY . /app
WORKDIR /app
 
# 安装项目依赖
RUN pip3 install -r requirements.txt
 
# 暴露端口
EXPOSE 8000 6379 5672 11211
 
# 启动Redis, MySQL, RabbitMQ
CMD service redis-server start && service mysql start && service rabbitmq-server start
 
# 运行Django管理命令
CMD python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000

这个Dockerfile脚本包含了在Docker容器中安装常见中间件的步骤，例如Python, Node.js, Redis, MySQL, RabbitMQ和Memcached。脚本还包括了安装Django项目所需依赖的步骤，并暴露了相关的端口。最后，脚本启动了Redis、MySQL和RabbitMQ服务，并运行了Django项目。